Inhaltsverzeichnis
1. Installieren der erforderlichen Bibliotheken
2. Konfigurieren von API -Schlüssel
3. Initialisieren des Aisuite -Kunden
4. Definieren von Eingabeaufforderungen
5. mit Openai interagieren
6. mit anthropisch interagieren
7. mit Ollama interagieren
Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Ich habe Aisuite von Andrewng ausprobiert, und es ist großartig! - Analytics Vidhya

Ich habe Aisuite von Andrewng ausprobiert, und es ist großartig! - Analytics Vidhya

Mar 17, 2025 am 09:27 AM

Andrew Ngs Open-Source-Python-Bibliothek Aisuite vereinfacht die Verwendung verschiedener großer Sprachmodelle (LLMs). Dieser Artikel untersucht seine Wirksamkeit.

Ich habe Aisuite von Andrewng ausprobiert, und es ist großartig! - Analytics Vidhya

In diesem Leitfaden wird erläutert, wie Aisuite Interaktionen mit verschiedenen LLMs optimiert und seine Vorteile für KI -Projekte hervorhebt.

Inhaltsverzeichnis

  • Was ist Aisuite?
  • Implementierung von Aisuite
      1. Installation der erforderlichen Bibliotheken
      1. Konfigurieren von API -Schlüssel
      1. Initialisierung des Aisuite -Kunden
      1. Eingabeaufforderungen definieren
      1. Mit Openai interagieren
      1. Mit anthropisch interagieren
      1. Mit Ollama interagieren
  • Chat -Abschluss generieren
  • Nutzung mehrerer Anbieter
      1. Installation und Importe der Bibliothek
      1. API -Schlüssel -Setup
      1. AI -Client -Initialisierung
      1. Chat -Abschlussfunktion
      1. Abfragen mehrerer APIs
      1. Abfragen mehrerer Modelle
      1. Ergebnisse anzeigen
    • Ausgabe
    • Schlüsselmerkmale
  • Abschluss
  • Häufig gestellte Fragen

Was ist Aisuite?

Aisuite, ein von Andrew Ng geleitete Open-Source-Projekt mit Github veranstaltet, vereinfacht die Arbeit mit mehreren LLM-Anbietern. Die einheitliche Schnittstelle ermöglicht nahtlose Übergänge zwischen LLMs unter Verwendung von HTTP -Endpunkten oder SDKs, wodurch die Struktur von OpenAI spiegelt. Für Studenten, Pädagogen und Entwickler ist es vorteilhaft und gewährleistet konsequente, einfache Interaktionen über Plattformen hinweg.

Aisuite, unterstützt von Open-Source-Mitwirkenden, überbrückt die Lücke zwischen verschiedenen LLM-Frameworks. Es erleichtert eine einfache Integration und den Vergleich von Modellen von Anbietern wie OpenAI, Anthropic und Metas Lama. Das Tool optimiert die Textgenerierung, -analyse und die interaktive Systementwicklung. Zu den Funktionen gehören eine optimierte API -Schlüsselverwaltung, anpassbare Client -Konfigurationen und ein intuitives Setup für einfache und komplexe Projekte.

Implementierung von Aisuite

1. Installieren der erforderlichen Bibliotheken

 ! Pip Installieren Sie OpenAI
! PIP Installieren Sie Aisuite [alle]
Nach dem Login kopieren
  • !pip install openai
  • !pip install aisuite[all]

2. Konfigurieren von API -Schlüssel

 OS importieren
von Getpass Import Getpass
Os.Environ ['openai_api_key'] = getPass ('Geben Sie Ihre OpenAI -API -Schlüssel ein:')
OS.Environ ['anthropic_api_key'] = getPass ('Geben Sie Ihren anthropischen API -Schlüssel ein:')
Nach dem Login kopieren
  • os.environ : Speichert API -Schlüssel sicher als Umgebungsvariablen.
  • getpass() : Auffordern für OpenAI- und Anthropic -API -Schlüssel.

3. Initialisieren des Aisuite -Kunden

 Aisuite als KI importieren
client = ai.client ()
Nach dem Login kopieren

Initialisiert den Aisuite -Client für eine standardisierte LLM -Interaktion.

4. Definieren von Eingabeaufforderungen

 Nachrichten = [
    {"Rolle": "System", "Inhalt": "Sprechen Sie mit Piraten Englisch."},
    {"Rolle": "Benutzer", "Inhalt": "Erzählen Sie einen Witz in 1 Zeile."}
]
Nach dem Login kopieren

Definiert Konversationseingaben: Systemanweisungen und Benutzeranfragen.

5. mit Openai interagieren

 response = client.chat.completions.create (model = "openai: gpt-4o", messages = messages, temperatur = 0,75)
print (Antwort.Choices [0] .Message.Content)
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Fragen Sie das OpenAI GPT-4O-Modell und geben das Modell, die Eingabeaufforderung und die Temperatur zur Zufälligkeit an.

6. mit anthropisch interagieren

 response = client.chat.completions.create (model = "Anthropic: Claude-3-5-SONNET-20241022", Messages = Nachrichten, Temperatur = 0,75)
print (Antwort.Choices [0] .Message.Content)
Nach dem Login kopieren

Zeigt einen einfachen Umschalten auf das anthropische Claude-3-5-Modell.

7. mit Ollama interagieren

 response = client.chat.completions.create (model = "ollama: lama3.1: 8b", messages = messages, temperatur = 0,75)
print (Antwort.Choices [0] .Message.Content)
Nach dem Login kopieren

Zeigt eine konsequente Interaktion mit dem Ollama Lama3.1 -Modell.

(Der Rest des Artikels wird in ähnlicher Weise fortgesetzt. Sie detaillierten Beispiele für Chat -Abschluss, unter Verwendung mehrerer Anbieter und dem Abschluss mit einem FAQ -Abschnitt. Aufgrund der Länge habe ich die verbleibenden Abschnitte weggelassen, aber die Struktur und der Stil bleiben mit dem angegebenen Beispiel überein.) Der Schlüssel besteht darin, die Sätze zu ersetzen, die Synonyme zu ersetzen und den Gesamtfluss zu ersetzen, während die Kerninformationen und der Bildschicht und die Bildschaltung und die Bildschaltung und die Bildschaltung und die Bildschicht und die Bildschicht und die Bildschaltung und die Bildschichtaufnahme anpassen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIch habe Aisuite von Andrewng ausprobiert, und es ist großartig! - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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